Where there's a will, there's a way: Identifying important factors of physical activity among older adults
Notice bibliographique
Résumé
Older adults in Canada are largely sedentary and do not meet the recommended amount of daily physical activity. It has been suggested that older adults preferences for physical activities move from those characterized by high intensity and competition, to those of lower intensity and higher social components. However, limited research has examined which elements of physical activity influence participation or non-participation in the older adult population. Therefore, the purpose of this research was to determine which of these elements, or "factors", influence older adult's selection of physical activity. A two-phase design was used to collect data. Phase one consisted of a committee of seven older adults who generated a list of 25 factors affecting participation. Phase two consisted of 45 older adults who used the list of factors created by phase one to rank the most important factors across four categories: group structured, group unstructured, individual structured, and individual unstructured activities. The Cochran–Mantel–Haenszel chi–square test was used to investigate the differences between categories on the order of ranks. Results of this analysis show that there is a significant difference in rank orders of factors across the quadrants (χ2 = 75.9, p < 0.001). The second analysis used confidence intervals to investigated differences within categories to determine which factors were most important to older adults. Level A factors (most important) were identified as fun, satisfaction, commitment, and energize. Level B factors included safety, learning, awareness, and productive while level C factors were related to meaningful contribution, intensity, and motivation. In general, it was found that certain factors are more important than others when selecting physical activity during older adulthood. Results are discussed in light of these findings and it is concluded that including these factors into physical activity may lead to higher participation rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».